Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ! (impress top gear)

機械学習の利点／課題、乱雑なデータの処理、Ｐｙｔｈｏｎ系モデル構築、モデル評価／最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成！

機械学習システム構築で経験を積んだ先鋭たちによる執筆!
MLワークフローの基礎と実践ノウハウを解説。

本書の中心テーマは、理論や数式、コーディングではありません。
機械学習ワークフローにおける作業の基礎と応用について解説します。

ワークフローはプロジェクト全体の流れを形作るものであり、
成果物としてよりよいシステムの構築を目的とします。

本書の前半は、ビジネス上の機械学習の利点や課題のほか、
データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化など各作業の基本的な考え方を説明。
後半は、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など
応用力の強化を目的に解説します。

機械学習ワークフローの全容を見通したい方、
改めて理解しておきたい方などにお勧めの一冊です。

――原著への読者の声
「よく書かれたオリジナルな本」
「データと機械学習のベストプラクティスを提示」

※本書は『Real-World Machine Learning』の翻訳書です。
※Pythonについては一定の知識がある方を想定しています。

目次

１　機械学習ワークフローの基礎（機械学習とは何か―長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
現実世界のデータ―データの取得／整備、可視化
モデルの構築と予測
モデルの評価と最適化
特徴エンジニアリングの基礎）
２　機械学習ワークフローの応用（ＮＹＣタクシーデータのケーススタディ
高度な特徴エンジニアリング
高度な自然言語処理の例―映画レビューの感情分析
機械学習ワークフローのスケーリング
デジタルディスプレイ広告のケーススタディ）

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